深入浅出最优化

快速构建AI应用 -- AWS无服务器AI应用实战

系列文章目录送书第一期《用户画像：平台构建与业务实践》送书活动之抽奖工具的打造《获取博客评论用户抽取幸运中奖者》送书第二期《SpringCloudAlibaba核心技术与实战案例》送书第三期《深入浅出Java
青花锁·2024-01-01 14:52

AWS解决方案架构师学习与备考

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青花锁·2024-01-01 14:52

FPGA时序分析与约束（0）——目录与传送门

我们在设计FPGA的时候往往是进行多方面性能的权衡来实现设计的最优化，在可实现的情况下，我们一般会期望处理速率越快越好，但是与理论不
apple_ttt·2024-01-01 13:23

深入浅出Django的MTV架构

在现代Web应用程序开发中，采用一种模式或架构以组织代码和功能是至关重要的。在Django中，这种模式被称为MTV模式，即模型（Model）、模板（Template）和视图（View）。尽管它与传统的MVC（模型-视图-控制器）模式类似，Django的MTV架构有自己独特的实现方式。本文将详细介绍Django的MTV架构，并提供一些示例，以帮助你更好地理解和应用这一架构。1.DjangoMTV架构
Python_P叔·2024-01-01 11:29

2021-10-16

本书融合了心理学知识的精华，针对现代人在生活和工作中常遇到的心理问题，给予专业，易行，有效的指导，配以生动贴切的案例故事，将深奥的心理学知识深入浅出地进行通俗化阐述，旨在让读者快速掌握心理学的核心奥秘，
0517d77dfe5f·2024-01-01 10:16

IDP成长日志-沟通管理复盘

说话不单单是说话，而是要好好说话，这个模块的学习很系统地将我代入不同的情景模式中，让我感受到如何让沟通的效率效率最优化，从而进一步体验高效办事的生活。
亦木_48d9·2024-01-01 07:41

【最优化方法】凸优化基本概念

文章目录凸优化（ConvexOptimization）凸集（ConvexSet）凸集合的运算（OperationsonConvexSets）凸函数（ConvexFunction）凸优化问题（ConvexOptimizationProblem）凸优化（ConvexOptimization）凸优化问题具有许多重要的性质，使得其在理论和实践中都得到广泛应用。这些性质包括全局最优解的存在性、局部最优解即为
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】凸二次优化

文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵（Hessianmatrix）判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集，f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微，则（1）fff是SSS上的凸函数，当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。对于一个实数域上的二次型，给定一个n×nn×nn×n的对称矩阵AAA和一个列向量xxx（xxx是一个n×1n×1n×1的列向量），其二次型定义为：Q(x)=xTAxQ(x)=x^TAxQ(x)=xTAx这个二次型表示可以更详细地展开为：Q(x)=∑i=1n∑j=1naijxiy
撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

深入浅出图解C#堆与栈 C# Heap(ing) VS Stack(ing) 第四节 参数传递对堆栈的影响 1

深入浅出图解C#堆与栈C#HeapingVSStacking第四节参数传递对堆栈的影响1[深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第一节理解堆与栈](https://mp.csdn.net
类人_猿·2024-01-01 03:10

地面搜索matlab算法,论文地面搜索的优化模型.doc-资源下载在线文库www.lddoc.cn

米每小时，步话机的通讯半径为1000米，20人一组只拥有一部的卫星电话，对地面搜索路线的深入讨论研究，如果从数学模型来考虑，如何设计路线才能保证所耗时间最少，同时确保搜索的面积没有漏洞，以达到搜索方式的最优化
且听且说吧·2024-01-01 02:02

训狗实战与理论深入浅出，职业训犬师为你专业讲解

一、教程描述本套教程是专业训犬教程，由职业训犬师为你讲解，可以教会狗狗各项实用技能，完全服从你下达的行动指令，同时改掉狗狗的各种坏习惯，让狗狗更加聪明乖巧，并且更通人性，从而可以与人快乐互动。本套训狗教程，大小13.18G，共有154个文件。二、教程目录一、训犬原理（共7课时）01.讲师及犬道介绍.avi02.什么是训狗.rmvb03.训狗的基本原理.rmvb04.训狗的基本方式方法.rmvb05
itsover·2024-01-01 02:39

如何学习CPDA？

核心的三本书就是：统计学、RINACTION、深入浅出数据分析。第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。
志者不俗·2024-01-01 01:52

又见陈宏友教授

在那里，他以自身的经历，现实的事例，深入浅出地为我们这些，来自全省的优秀班主任，分享了作为老师的幸福感。又非常专业的给我们分享了，教育学生的方法等内容。
秋韵灵儿·2024-01-01 00:12

2021-09-19 第一篇博客 动态规划1

最大食物链计数(拓扑排序)洛谷P1048采药(0-1背包)洛谷P1616疯狂地采药(完全背包)洛谷P1802五倍经验日(变异的0-1背包)洛谷P1002过河卒(像青蛙跳台阶)动态规划概述关键词:状态转移方程全局最优化无后效性背包问题线性
Asp.TATA·2023-12-31 20:07

VS Code For Web 深入浅出 -- 进程间通信篇

在上一篇中，我们一起分析了VSCode整体的代码架构，了解了VSCode是由前后端分离的方式开发的。且无论前端是基于electron还是web，后端是本地还是云端，其调用方式并无不同。这样的架构下，前后端的通信方式是如何实现的呢？本篇我们将一起来探究VSCodeForWeb的进程间通信方式。进程通信与调用方式进程间通信协议对于多进程架构的项目，进程之间的通信会通过进程间调用(InterProces
__Duang__·2023-12-31 20:13

2017最新java学习大全

可进行小型应用程序开发2.对数据库进行基本的增删改查管理市场价值：￥5000计算机基础知识计算机基础、DOS常用命令、Java概述、JDK环境安装配置、环境变量配置、Java程序入门1.2015年Java基础视频-深入浅出精
勇往直前2023·2023-12-31 20:22

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石·2023-12-31 13:58

浅谈 USB Bulk 深入浅出 (2) - USB Bulk 装置设定

文章来源：大大通1USBBulk是什么USB是即插即用使用差动信号的装置界面，是以端点(Endpoint)，做为传输装置的输出入端，透过不同的端点(Endpoint)和模式，来进行与装置的沟通，USBBulk就是USB四种传输模式之一的批量资料传输(Bulk)的端点传输1.1传输方块图USB传输方块图，如‘图1.1.1’(注1)，其中IRP是I/ORequestPacket，由图所示Bulk传输是
WPG大大通·2023-12-31 12:16

浅谈 USB Bulk 深入浅出 (3) - USB Bulk 装置传输的注意事项

来源：大大通作者：冷氣團1USBBulk是什么USB是即插即用使用差动信号的装置界面，是以端点(Endpoint)，做为传输装置的输出入端，透过不同的端点(Endpoint)和模式，来进行与装置的沟通，USBBulk就是USB四种传输模式之一的批量资料传输(Bulk)的端点传输(注1)2USBBulk装置传输的注意事项如果不想自已写Windows的driver，可以使用目前Windows已有内建d
WPG大大通·2023-12-31 12:16

浅谈 USB Bulk 深入浅出 (1) - USB 传输模式 及 何谓 USB bulk

来源：大大通【阿福的随笔】浅谈USBBulk深入浅出(1)-USB传输模式及何谓USBbulk1.USB传输模式有哪些USB是即插即用使用差动信号的装置界面，是以端点(Endpoint)，做为传输装置的输出入端
WPG大大通·2023-12-31 12:46

深入浅出MFC-学习笔记 Day 1

深入浅出MFC-学习笔记VC基础巩固学习-MFC第一章Win32基本程序概念第二章C++的重要性质类及其成员：谈封装（encapulation）基类与派生类：谈继承（Inheritance）虚函数与多态
开箱剁手·2023-12-31 08:34

从经济学的角度读懂生活，是一种很真的乐趣

于是，买入了他的经济学讲义，书中内容大都以日常生活中的故事来深入浅出的描述经济学的道理，读来毫无想象中的晦涩之感。正如他的愿望：每个人都能体验经济学带来的乐趣，具备经济学的思维。
曲曲平平·2023-12-31 08:40

Spring task定时任务

深入浅出springtask定时任务在工作中有用到springtask作为定时任务的处理，spring通过接口TaskExecutor和TaskScheduler这两个接口的方式为异步定时任务提供了一种抽象
zy_js·2023-12-31 04:30

难文浅教的正确途径 ——观王崧舟《十六年前的回忆》

难文浅教，不是简单的浅浅教，而是深入浅出的教，王崧舟老师的执教
小乔的美好时光·2023-12-31 04:57

深入浅出Spring task定时任务

深入浅出Springtask定时任务在工作中有用到springtask作为定时任务的处理，spring通过接口TaskExecutor和TaskScheduler这两个接口的方式为异步定时任务提供了一种抽象
web18296061989·2023-12-31 04:29

运用Spring Task设置定时任务

以下部分内容转载自http://blog.csdn.net/u011116672/article/details/52517247--------深入浅出Springtask定时任务https://unmi.cc
KEEP_MOVEON·2023-12-31 04:55

程序员到底有多累，多辛苦？上百万程序员‘知乎上’吐槽

如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：787707172，群里有阿里大牛直播讲
程序员日常填坑·2023-12-31 01:53

智能时代的智慧老师

在未来人机协作的时代最有效的学习方法有：主动向机器学习，拜机器为师，从人工智能的计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路和和逻辑；互动式的在线学习将越来越重要，在线学习的优势是不限时间、不限地点，且可以最优化教育资源
汪巨茂·2023-12-31 00:14

Yolov3-Yolov4-Yolov5 结构图

深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解-知乎(zhihu.com)
唐宋宋宋·2023-12-30 21:05

OpenCV实战：从图像处理到深度学习的全面指南

本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。
AI小白龙*·2023-12-30 21:25

深入浅出图解C#堆与栈 C# Heap(ing) VS Stack(ing) 第五节 引用类型复制问题及用克隆接口ICloneable修复

堆中引用类型复制问题及用克隆接口ICloneable修复导航深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第一节理解堆与栈深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack
DePaul·2023-12-30 21:45

深入浅出图解C#堆与栈 C# Heap(ing) VS Stack(ing) 第五节 引用类型复制问题及用克隆接口ICloneable修复

深入浅出图解C#堆与栈C#HeapingVSStacking第五节引用类型复制问题及用克隆接口ICloneable修复[深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第一节理解堆与栈
类人_猿·2023-12-30 21:44

深入浅出理解Web认证：Session、Cookie与Token

在Web开发的世界中，理解Session、SessionID、Cookie和Token之间的区别至关重要。实际上，这些概念并不复杂，只需几句话就能澄清它们的核心区别。首先，我们需要区分Session和SessionID。Session实际上是存储在服务器端的数据，这里面可能包含了用户的各种状态信息。而SessionID则是存储在客户端Cookie中的一个标识符，它作为一个引用指向服务器上的Sess
jtpYz·2023-12-30 17:30

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。例1某银行的贷款用户数据如下表：欠款（元）收入（元）是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No显然，客户是否逾期（记为yyy）与其欠款额（记为x1x_1x1）和收入（记为x2x_2x2）相关。如果将客户逾期还款记为1，未逾期记为0，我们希望根据表中数据建立R2→{0,1}\
戌崂石·2023-12-30 16:08

深入浅出图解C#堆与栈 C# Heap(ing) VS Stack(ing) 第一节 理解堆与栈

理解堆与栈导航深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第一节理解堆与栈深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第二节栈基本工作原理深入浅出图解C#
DePaul·2023-12-30 13:38

深入浅出图解C#堆与栈 C# Heap(ing) VS Stack(ing) 第一节 理解堆与栈

深入浅出图解C#堆与栈C#HeapingVSStacking第一节理解堆与栈[深入浅出图解C#堆与栈C#Heap(ing)VSStack(ing)第一节理解堆与栈](https://mp.csdn.net
类人_猿·2023-12-30 13:36

h265和h264视频编码方式区别

新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。2、储存空间与画质同样的画质和同样的码率，H.265比H2.64占用的存储空间要少理论50%。
天马行空爱做梦·2023-12-30 09:56

摘抄

但教师是支配课堂教学的权威,当学生的回答符合数师的要求时,教师立即肯定和表扬,而当学生的回答不符合教师的要求时,教师就迫不及待地否定，其他学生根本没有机会发表自己的想法,学生的不同估算方法也因教师过早地追求最优化而被否定
大雁南飞·2023-12-30 09:35

2018年12月15日 周六 多云《学习方法与学习习惯的培养》—观后感

视频中，郑老师深入浅出的全面阐述了从影响孩子学习因素到如何提
诺兜妈·2023-12-30 08:06

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\
呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

2017-12-9 第一次于水莲老师的家排课有感

下午老师讲解了许多的心理学知识，关于亲子/子亲、两性、情绪/心情、抉择……现场演绎家排，深入浅出入情入理，通过个体的体感还原事件的真相，可
Zole瑜·2023-12-30 03:41

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。运用共轭，线性无关的同时，也适应大条件数。共轭梯度法克服了最速下降法收敛慢，只需要利用一阶导数信息，避免了牛顿法存储和计算hesse矩阵的空间对大型线性或非线性方程组都非常有效共轭首先，什么是共轭设d1,
deer(écho)·2023-12-30 03:03

教练式父母

红老师用了三个小故事深入浅出的说明什么是教练式父母。第一则故事是20分钟教会从未打过网球并且身体肥胖的茉莉，学会打网球的故事。教练在整个过程中采用的循序渐进教学方式让人惊叹。
潘明俊MatthewPan·2023-12-30 01:35

【新教育·教师随笔】

前三辑以书信问答的方式呈现众多一线教师提出的在工作实践中遇到难题、在教师成长中遇到的各种困惑，朱老师都一一予以解答，不仅针对具体问题提出分析，更看出问题背后的本质，对每个问题都作出了详尽细致、深入浅出的剖析
梁雪团·2023-12-30 01:24

《深入浅出Spring》Spring AOP 详解

什么是AOP？先看一下传统程序的流程，比如银行系统会有一个取款流程我们可以把方框里的流程合为一个，另外系统还会有一个查询余额流程，我们先把这两个流程放到一起：有没有发现，这个两者有一个相同的验证流程，我们先把它们圈起来再说下一步：上面只是2个操作，如果有更多的操作，验证用户的功能是不是需要写很多次？有没有想过可以把这个验证用户的代码是提取出来，不放到主流程里去呢，这就是AOP的作用了，有了AOP，
猿一一·2023-12-29 23:47

SpringBoot-AOP深入浅出通俗易懂—看不懂你捶鹅

目录前言AOP总体思想AOP图解AOP-Aspect-代码举例1、定义Service2.定义LoginController3.定义UserLoginAspect切面AOP-Handler拦截器-代码举例1、定义拦截器2、注册拦截器总结前言Spring最重要的两个思想就是IOC、AOP，之前的文章SpringBoot自动装配分析了IOC思想并进行了源码详解。这次看一下AOP思想。网上有很多AOP思想
派大星的无情铁锤·2023-12-29 23:17

增量式旋转编码器在STM32平台上的应用

背景旋钮是仪器仪表上一种常见的输入设备，它的内部是一个旋转编码器，知乎上的这篇科普文章对其工作原理做了深入浅出的介绍。
六个九十度·2023-12-29 20:50

模拟退火算法Python编程（2）约束条件的处理

1、最优化与线性规划最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。
youcans·2023-12-29 19:46

分支限界法求解01背包(优先队列)【java】

因为限界函数常常是基于向题的目标函数而确定的，所以，分支限界法适用于求解最优化问题。本次实验利用分支限界法解决0-1背包问题。算法核心思想
小俱的一步步·2023-12-29 18:21
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